LNG储罐火灾和爆炸事故树分析

对引起液化天然气储罐发生火灾、爆炸的因素进行系统分析,建立以LNG储罐火灾、爆炸为顶事件的事故树,并进行事故树分析,得到影响顶事件的各阶最小割集。利用二次计算的方法,更加精确地计算底事件的结构重要度系数,确定了影响储罐事故的主要因素,为提高LNG储罐的安全性和运行可靠性,提出相应的改进措施。     

铁路平交道口交通安全管理研究

针对铁路平交道口安全管理中存在的管理体制、管理手段、预警监控和防护等现状,以系统论的观点,分析道口事故频繁发生的主要原因和影响道口安全的主要因素,建立起适合道口的管理体制。在该体制下,提出道口安全及违章管理办法,同时构建以列车接近道口数字化智能动态预警、列车通过道口智能防护、道口安全实时监控为主要特征,人、车、路为一体,预警、监控、防护、管理相结合的智能型数字化道口安全系统,将道口安全从以防护为主的观念转到以预警、监控和防护相结合的观念上来,最终实现道口安全的综合管理。     

汇集智慧力量提升管理水平——市应急局召开城市运行安全的法治建设与实践探索交流研讨会

1月14日,市应急局在市安科所召开城市运行安全的法治建设与实践探索交流研讨会.市应急局总工程师李彩云出席会议并致辞,市应急局政策法规处处长丁立主持会议.     

黑水虻处理养殖废物的研究现状

利用腐食性昆虫黑水虻处理禽畜粪便,能够以较低的成本将大量的禽畜粪便转化为具有高附加值的昆虫蛋白源饲料,在消除环境污染的同时,为市场提供动物蛋白源饲料添加剂,从而实现农业废弃物的资源化利用。黑水虻的干物质含有42%的粗蛋白和35%的脂肪,必须氨基酸含量优于鱼粉,特别适合于水产养殖。     

喀斯特小流域生态治理下土壤养分特征分析——以广西都安县澄江小流域为例

选择广西典型喀斯特小流域,对生态治理过程中不同土地利用方式的土壤养分特征进行了研究和分析。结果表明棕色石灰土养分含量在经过石漠化治理后较1990年平均水平有所提高,用SPSS16.0对48个土壤样品的土壤养分进行主成分分析,得出2个主成分,并对土壤样品按不同土地利用方式得出的主成分分值进行排名,得分依次为乔木林灌木林沟谷耕地灌草丛草丛坡耕地。土地覆被好的区域土壤养分的含量高,土壤养分易于在植被较好的区域聚集。     

不同钙磷比例羟基磷灰石对镉离子的吸附研究

采用化学沉淀法,制备不同Ca/P比例的羟基磷灰石(HA)粉体吸附剂以去除废水中的Cd2+。吸附实验结果表明,HA的不同钙磷比例、煅烧温度、作用时间、pH值及吸附温度等因素均能影响HA对Cd2+的吸附效果。实验得出采用煅烧400℃干燥后的钙磷比例为1.63的HA粉体,在溶液温度40℃,pH为5,吸附2.5 h后达到最佳吸附效果。最大吸附量为39.68 mg/g,去除率高达99.2%。HA对Cd2+等温吸附线基本符合Langmuir模式和Freundlich模式。     

基于疫情防控政策的中小学安全管理新模式研究

为加强中小学校的安全管理工作,通过内容分析的方法,对中小学公共卫生相关文件、新冠疫情期间发布的相关文件、疫情防控技术方案等进行研究,以探究中小学校如何开展常态化危机管理并基于疫情防控政策提出中小学安全管理新模式。研究发现:中小学校在传染病防控工作中的主体地位没有得到保证,而疫情防控期间的安全管理工作强化了中小学安全管理的主体地位。基于危机常态化管理理念,借鉴疫情期间明确划分责任、加强重点管控等做法提出中小学安全管理新模式。     

光纤光栅监测技术在桥涵加固中的应用

在土木工程领域,光纤智能健康监测方法是对建筑物或构筑物的健康状况进行检测的一种新方法.采用200 mm×300 mm×3 000mm试件,对比试验研究桥梁监测中广泛应用的振弦传感器与布拉格光栅传感器.结果表明,布拉格光栅传感器具有更好的检测精度、线性响应和重复性.根据光纤光栅传感器的应变传感特性标定试验,在武黄高速公路的典型桥涵中布设光栅传感器,采集分析加固前后静载试验工况下底部钢筋以及桥涵加铺层钢筋的应变数据,评估高速公路桥梁加固效果,并对桥涵结构进行长期监测.监测结果表明,埋入的光纤光栅可方便地监测桥涵安全状况,其稳定性与耐久性满足钢筋混凝土桥梁结构长期健康的要求.同时,根据光纤光栅传感技术在桥梁监测中的应用实践,探讨了其在桥梁监测中应用所面临的一些关键问题及解决途径.     

基于MSLSTM-DA模型的水质自动监测异常数据报警

提出一种基于多元堆叠长短时记忆网络-差值分析(MSLSTM-DA)模型对地表水质异常数据进行报警的方法.该方法首先建立MSLSTM模型对水质指标数据进行预测,再基于预测结果的残差分布建立DA模型,并确定各个指标的数据异常阈值,当实测数据与预测数据差值大于阈值时进行数据报警.以长江流域监测断面的水质数据进行了方法有效性验证.结果表明,构建的预测模型对５个指标的MAE、MAPE均值比BP神经网络预测模型降低21.0%,17.8%,比LSTM模型降低16.8%,17.9%.皮尔逊系数均值比BP神经网络、LSTM模型的分别高5.9%,4.4%.5个指标共检出水质异常数据37条,其中34条经人工判断确实存在有异常,报警准确率高达91.9%.     

永定河(山峡段)补水成效分析

为改善永定河(山峡段)常年断流、河床沙化，水生态环境破坏严重等问题，门头沟区政府从2019年起开始对永定河(山峡段)进行生态补水，用来改善、修复、恢复生态系统节后功能和自我调节能力，促进绿色可持续发展，目前已初见成效。为进一步量化补水成效，以便政府部门决策，以生态补水数据、地面气象监测数据、环境数据为基础，综合运用卫星遥感监测数据，通过对2019～2021年间北京市门头沟区永定河(山峡段)补水后的生态变化情况进行分析，结果表明，永定河(山峡段)主河道河面面积约增加了一倍，主要河段河水水质明显改善；主河道周边1km范围植被覆盖率增长了6倍，植被生态质量增长了近4成，地表热环境指数均呈下降趋势，沿河周边村落热岛效应明显改善。本研究量化给出相关政府部门多年来永定河治理的成效，为相关政府行政部门研究和制定永定河生态修复工程等提供科学支持，为永定河后续污染防治提供理论基础。